振動(dòng)檢測儀對機(jī)械設(shè)備故障診斷有哪些技術(shù)發(fā)展方向
設(shè)備故障診斷技術(shù)雖然取得了不少進(jìn)展,有些方面已有較成熟的理論和方法 (如數(shù)字電路的故障診斷),但仍有許多不足。特別是對復(fù)雜的大規(guī)模非線性系統(tǒng)故障診斷方法的研究更有待深入地探索。在技術(shù)方面,現(xiàn)有的不同等級和各種類型的故障診斷裝置,能在不同程度上對被測對象進(jìn)行故障診斷,但與實(shí)際的需求相比,還有相當(dāng)大的距離。那么,振動(dòng)檢測儀對機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展方向用哪些呢,下面有樽祥科技來詳細(xì)說明:
機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展方向
多源信息的融合
在設(shè)備運(yùn)行過程中,可以利用的狀態(tài)信息有很多,比如機(jī)械的振動(dòng),聲響、溫度、壓力,電氣的輸出功率、轉(zhuǎn)速和扭矩等,如何對這些大量的信息進(jìn)行融合,消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾,并加以互補(bǔ),降低其不確定性,獲得對故障設(shè)備的一致性描述,是今后故障診斷技術(shù)研究的重點(diǎn)方向。
經(jīng)驗(yàn)知識與原理知識緊密結(jié)合
振動(dòng)檢測儀在復(fù)雜設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)中,只有將領(lǐng)域問題的基本原理與專***的經(jīng)驗(yàn)知識相結(jié)合,才能更好地解決診斷問題。因此在建造知識庫時(shí),不僅要重視淺知識的表達(dá)和處理,也要重視深知識的地位和作用。在該類模型中,深知識和淺知識各自用對它們***適合的方法表示,并構(gòu)成兩種不同類型的知識庫 (分別稱為 “原理專***” 和 “經(jīng)驗(yàn)專***” ),2 個(gè)知識庫各有 1 個(gè)推理機(jī)構(gòu),這樣它們在各自的權(quán)力范圍內(nèi)自成 1 個(gè)專***系統(tǒng)。這 2 個(gè)系統(tǒng)通過協(xié)調(diào)機(jī)制模塊構(gòu)成 1 個(gè)診斷特定問題的完整智能系統(tǒng)。
融合現(xiàn)代人工智能
現(xiàn)代智能方法在設(shè)備故障診斷技術(shù)中已得到了廣泛的應(yīng)用,隨著智能科技的不斷發(fā)展,將多種不同的智能技術(shù)結(jié)合起來的混合診斷系統(tǒng),是智能故障診斷研究的一個(gè)發(fā)展趨勢。結(jié)合方式主要有基于規(guī)則的專***系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,實(shí)例推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專***系統(tǒng)的結(jié)合等。其中,模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專***系統(tǒng)結(jié)合的診斷模型是***具發(fā)展前景的,也是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。
遠(yuǎn)程在線分布式全系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)
基于互聯(lián)網(wǎng)的智能診斷系統(tǒng)是將設(shè)備診斷技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,用若干臺(tái)中心計(jì)算機(jī)作為服務(wù)器,在企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備上建立狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn),采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù);在技術(shù)力量較強(qiáng)的科研院所建立分析診斷中心,為企業(yè)提供遠(yuǎn)程技術(shù)支持和保障。建立遠(yuǎn)程在線分布式全系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)[17],是計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信技術(shù)與故障診斷技術(shù)相結(jié)合的一種新的設(shè)備故障診斷模式。可以實(shí)現(xiàn)異地多專***對同一設(shè)備 的在線協(xié)同診斷以及多臺(tái)設(shè)備共享同一診斷系統(tǒng),有利于診斷案例的積累,以彌補(bǔ)單個(gè)診斷系統(tǒng)領(lǐng)域知識的不足,提***診斷的智能化水平,促進(jìn)診斷學(xué)的綜合發(fā)展。